“新基建”中的佼佼者：基于知识图谱的工业互联网
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有些物理对象，即便捕捉到了关键信息，在技术上也无法联接。最典型的例子是大跨度的悬索桥，柔性很高，相对容易产生振动，而且找不到完全消除振动的好办法。我们较难判断它在什么样的风速下就发生了振动，颤振、弛振、共振、抖振等，只能一发生振动就停止通行。 比如5月初，广东虎门大桥发生异常抖动，桥面呈现波浪形涌动。这种悬索桥振动的主要原因是在特定的风环境条件下的桥梁涡振现象，并非桥梁质量问题。 事后调查发现，虎门大桥采用的是流线型的断面设计，本身的风阻较小，发生涡振的概率也比较小。但由于近期虎门大桥在修吊杆和主缆，桥梁两边放置了临时挡墙（俗称“水马”）防止车撞，“水马”把桥上通风的部分堵住，形成了一堵墙，因而造成了涡振的现象。 在工业现场，很多基础设施和大型设备包含多种参数，它们的“脾气”人类并不掌握。 3. 已知、未知要素之间的隐形关系是更为复杂的情况。需要首先确定其隐形关系的存在，然后通过推理和计算找到其关键信息，再设法建立联接。 例如，一袋酸奶出现质量问题，到底是在生产过程中哪个环节出现的问题？我们是极难追溯的，这时很多要素之间的隐形关系需要预先建立。 再举个例子，一个工厂采购了多台德国知名品牌的立式加工中心，但是其中一台总是出现X轴方向超差的问题，奇怪的是其余几台都没有遇到类似情况，操作员曾经想：难道是遇鬼了？经过长时间的分析，工厂逐一排除了传动部件松动的问题、热变形的问题，以及X轴本身变形的问题… 最终，一位颇有经验的专家来诊断才看出原因所在，因为机床的地基存在问题。操作员将机床移开之后发现，地面已经塌陷了一个小坑，说明地基的确存在问题，是由于地基的变化引发了机床的变形。 知晓了这些隐形关系，有助于我们进一步顺藤摸瓜，发现那些原本我们并不知道其存在性的工业要素。理清各种要素之间的关系，对研发、生产和管理等环节，有可能会产生巨大的好处和帮助。
利用联接“关系”，撬动深层价值 知识图谱的重要性在于，它推进了异构数据结构化的过程，让数据建立联接关系，为各种算法的介入提供了一个核心支撑。没有它，很多数据的访问是松散的。 在推进工业智能的过程中，有两个大的支柱，第一是知识图谱，其次才是深度学习。现阶段我们最应该重视的是知识图谱，而且很多工业领域的核心企业已经围绕知识图谱进行布局。 在《“中国智造”如何走出与“工业4.0”不同的道路？这家巨头用知识图谱给出答案》一文中，我曾经介绍了西门子在这方面的进展。
西门子的物联网服务事业部就以知识图谱为抓手，帮助企业推进数字化转型。西门子认为，如果工业想用好人工智能，无法绕过的路径是先建立知识图谱。如果不把前期的语义模型和知识图谱搭好的话，人工智能很可能只是一个空中楼阁。 基于知识图谱已经建立的模型，持续的采集和积累数据，才能为后面的数字化和人工智能应用铺好路。当有了知识图谱以后，人工智能才有可能实现最后的终极目标，就是所有的设备完全自主、自治。 施耐德电气则与企业级的知识图谱平台Stardog合作，构建了智能建筑领域的物联网知识图谱，打通了建筑物管理、居住舒适度调节、电源监控等数据孤岛，分析和集成来自无数物联网传感器和系统的信息，同时降低了开发者和工程师的工作量，实现最优化的智能建筑运营。
国内的初创企业智通科技在2020年初，发布了全新的知识图谱产品：通图Smart.KG，它拥有知识图谱的构建和全过程的可视化操作能力，帮助企业将数据隐形关系显性化，残缺关系完整化，并提供不同场景的图谱智能化服务，目前已经在食品饮料、纺织、能源等行业取得了一定的应用进展。
----写在最后---- 知识图谱的构建思路包括“自下而上”和“自上而下”，分别适合不同的场景。基于知识图谱已经建立的模型，持续的采集和积累数据，才能为后面的数字化和人工智能应用铺好路。利用知识图谱作为数字孪生的基础，打造一个可持续使用、可持续开发的数字化平台，这才是关键。 知识图谱就像语义世界的百科全书，更确切的说，这是一套物联网设备可以使用的百科全书，它是一个活着的数字孪生。 预计基于知识图谱的工业互联网平台，在今后一段时间将会获得业界青睐，具有较大的发展动能与应用潜力。 【欢迎扫码下方二维码，下载演讲资料《新基建中的佼佼者：基于知识图谱的工业互联网》】 最后，诚挚感谢清华学长赵敏在文章写作过程中，给予我的极大帮助。 本文小结： ●知识图谱让我们将分析的重点放在了探索各种“关系”，包括隐性关系。 ●在工业互联网领域，知识图谱的价值在于将“三不”变为“三可”。“三不”和“三可”是指：过去不可见的要素可见；过去不可计算的要素可计算；过去不可联接的要素可联接。 ●在推进工业智能的过程中，有两个大的支柱，第一是知识图谱，其次才是深度学习。 （编辑：应用网_阳江站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
